記事公開日:2024.09.03
最終更新日:2024.09.03

中堅・中小製造業のためのデータ活用経営

製造を行っている企業は生産管理システムを導入し、受注・部品発注・作業指示書発行・出荷など
製造業務の管理を行っていると思います。
生産管理システムには製造を行う企業の様々なデータが蓄積されています。
しかし、そのデータを日々の製造業務以外に有効活用出来ている企業は少ないと思います。
今回は、その生産管理システムが持っている、蓄積されているデータが有効活用されない要因を
課題として6つあげ、それぞれの課題の背景、解決策を説明いたします。
DX推進の手始めとして生産管理システムのデータを有効活用する環境を整えてみては如何でしょう?

1.課題の背景と解決策

課題1:データ入力の精度不足
[背景]
生産管理システムに正確なデータを入力することが不可欠ですが、現場では手作業によるデータ入力や、入力の省略が発生することがあります。また、入力者の理解不足や、システムの使い勝手が悪い場合、データの誤りが多発します。これにより、システムが提供する情報の信頼性が低下し、経営判断に悪影響を与えることになります。

[解決策]
①トレーニング:
入力担当者に対する定期的なトレーニングを実施し、正しい入力方法を周知徹底します。
②UI/UXの改善:
システムのユーザーインターフェースを改善し、入力ミスが発生しにくいデザインを採用します。
③自動化:
入力作業をできるだけ自動化することで、人為的なミスを減少させます。
例えば、バーコードやRFIDタグを利用した自動データ収集システム、加工機器からの自動データ取得システムの導入が考えられます。

課題2:標準工数の精度が低い
[背景]
標準工数の精度が低いと、見積もりが不正確になり、顧客との信頼関係が損なわれる可能性があります。
また、実際のコストとのギャップが生じるため、利益率の低下や不適切なリソース配分が発生します。
最悪、認識ない状態で赤字受注しているケースも発生してしまいます。

[解決策]
①実績データの活用:
実際の作業時間を正確に計測し、それに基づいて標準工数を見直すことが必要です。これにより、実際の工程に即した標準工数を確立し、見積もり精度を向上させます。
②リアルタイムモニタリングの導入:
IoTデバイスやセンサーを活用して、各工程の作業時間をリアルタイムでモニタリングし、データを自動的に収集します。これにより、データの精度とタイムリーな分析が可能になります。
③定期的な見直しと改善:
標準工数は一度決めたら終わりではなく、定期的に見直し、改善を図ることが重要です。市場の変化や技術革新に対応できるよう、柔軟に対応する仕組みを整えます。

課題3:経営層の理解と関与不足
[背景]
経営者が生産管理システムの導入やデータ活用の重要性を十分に理解していないと、改善活動が進みにくくなります。これが、システムの導入効果を十分に引き出せない原因にもなります。
また、経営者が全社員に対し取り組みの目的や目指す効果をきちんと説明し理解してもらうことも非常に重要です。

[解決策]
①経営層への啓発活動:
セミナーやワークショップを通じて、生産管理システムの効果的な活用が経営に与える影響を経営層に理解してもらう取り組みを行います。
②データドリブン経営の推進:
データを活用した意思決定の重要性を強調し、経営層が積極的にデータを活用できる環境を整えることが必要です。
簡単でわかりやすいダッシュボードの提供や定期的なデータ報告が重要となります。
③成功事例の共有:
同業他社や業界内での成功事例を共有し、自社での活用イメージを具体的に持ってもらうことで、経営層の関心と協力を得やすくします。

課題4:データのサイロ化
[背景]
生産管理システム内のデータが他のシステムと連携していない場合、情報がサイロ化され、全体像を把握することが難しくなります。これにより、経営判断やプロセス改善が遅れることがあります。

[解決策]
①システム間の連携:
ERPや会計システム、品質管理システムなどと生産管理システムを統合し、データの一元管理を実現します。
②データ統合プラットフォームの導入:
データ統合を支援するプラットフォームを導入し、異なるシステム間でデータを自動的に連携させます。

課題5:リアルタイムデータの欠如
[背景]
リアルタイムでデータが収集されない場合、経営者や管理者は状況の変化に迅速に対応できません。
これにより、問題が発生してから解決に至るまでに時間がかかり、生産効率低下を招いてしまいます。

[解決策]
①IoT技術の導入:
センサーやIoTデバイスを導入し、リアルタイムでのデータ収集を実現します。これにより、迅速な意思決定が可能になります。
②リアルタイム監視システム:
リアルタイムで生産状況を監視できるシステムを導入し、問題発生時に即座に対応できる体制を整えます。

課題6:データ分析能力の欠如
[背景]
蓄積されたデータが活用されない原因の一つは、データ分析能力が不足していることです。データの読み取りや分析ができないと、データに基づく改善策を講じることができません。

[解決策]
①データ分析の教育:
社内でデータ分析に関する教育を実施し、担当者のスキルを向上させます。
②BIツールの導入:
Business Intelligence (BI) ツールを導入し、誰でも簡単にデータ分析が行える環境を整えます。
これにより、経営層も含めた広範な人々がデータを活用できるようになります。
製造現場でのデータ活用にも利用できる様になります。

2.まとめ

中堅・中小製造業の企業におけるDX推進の手始めとして生産管理システムのデータを有効活用する環境を整えるための課題と解決策を解説しました。
これら生産管理システムのデータ活用に関する課題とその解決策を、それぞれの企業で具体的にどのように実現していくのか?については船井総研が主催するセミナーにてより詳細にお話しさせていただいておりますのでご参加をお願いいたします。

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